Por Elcio Santos.
Uma coisa é indiscutível: não se pode menosprezar a importância do varejo. As lojas – físicas ou eletrônicas – desempenham um papel fundamental na divulgação e na distribuição dos produtos. É nelas onde as marcas passam pelo teste da verdade, na medida em que têm a oportunidade de interagir com os clientes finais, aqueles consumidores que vão usar os produtos.
O setor continua a crescer em ritmo acelerado em todo o mundo, com o total de vendas devendo ultrapassar os US$30 trilhões este ano. Na contramão, os índices de fidelidade às marcas e de recall vêm caindo, com os clientes cada vez mais restringindo suas compras apenas às marcas que se conectam com eles, marcas que oferecem experiências personalizadas e conversam com eles através do canal que eles tiverem escolhido usar naquele momento.
A IA tem fornecido dados de alto nível e informações necessárias para alavancar as operações de varejo e criar novas oportunidades de negócio.
Pesquisas da McKinsey mostram que, quando a experiência de compra é altamente personalizada, há 110% mais chances de os clientes adicionarem itens extras às suas cestas e 40% mais chances de gastarem mais do que planejaram.
Mas, em um mundo cada vez mais complexo, como garantir que você estará usando o canal certo, no momento certo? Simples. É só usar a inteligência. Ou melhor, é só fazer como os varejistas mais avançados e usar inteligência artificial.
Por que todo varejista deve se adaptar à inteligência artificial (IA)?
As novas gerações de consumidores esperam experiências de compra sob medida em tempo real e pelo menor preço. Eles esperam que o varejista os conheça tão bem quanto o dono da loja da esquina. Não querem ser inundados com milhares de produtos irrelevantes. Em vez disso, querem tempos de espera mais curtos, atendimento de pedidos mais rápido, recomendações personalizadas de produtos e experiências de checkout sem atrito. Essas novas gerações foram criadas em um mundo digital no qual podem encontrar múltiplas opções com um clique de um botão.
Nesse cenário, o principal desafio é a garantia de obter dados precisos. Mesmo quando há dados disponíveis, eles acabam sendo usados de forma ineficaz ou de uma forma que não fornece uma visão singular do cliente em todos os canais.
E isso custa caro, muito caro: segundo uma pesquisa recente, dados ruins custam às empresas dos EUA US$3 trilhões todos os anos, e os profissionais de dados desperdiçam 50% de seu tempo localizando e corrigindo erros.
Dados precisos podem trazer otimização, automação e competência. E atualmente a melhor forma de usar os dados para trazer essa experiência hiperpersonalizada é por meio da Inteligência artificial. A IA tem fornecido dados de alto nível e informações necessárias para alavancar as operações de varejo e criar novas oportunidades de negócio.
Usando a inteligência artificial, os varejistas podem realizar a necessária mudança do mindset e assumir o compromisso de se tornarem indispensáveis para o cliente.
A IA oferece aos varejistas a capacidade de orquestrar experiências que atendam às crescentes expectativas dos clientes. E isso vale muito a pena: um estudo da Hitachi estimou que, nos últimos três anos, a IA gerou para as empresas de varejo em todo o mundo uma receita adicional de US$40 bilhões.
IA e varejo – nascidos um para o outro?
O varejo é, na verdade, um dos setores em que a adoção da inteligência artificial está sendo vista de maneira mais significativa e acionável. Cada etapa do processo de varejo pode ser automatizada pela IA de forma a aumentar a precisão, a eficiência e o dimensionamento das operações. A IA tem a capacidade de impactar o varejo de maneira holística de ponta a ponta – desde a aquisição de clientes usando dados confiáveis até o gerenciamento de estoque e a experiência pós-compra.
Com a IA, os varejistas podem criar modelos de dados para obter insights e, por sua vez, construir mecanismos de decisão prescritivos ou preditivos. Isso pode ajudá-los em coisas como previsão de demanda, permitindo que eles tomem melhores decisões baseadas em dados.
A inteligência artificial no varejo também pode ser usada para estruturar e transformar dados de um formato semiestruturado ou não estruturado para aquele usado pelo mercado. Algoritmos podem ser usados para identificar e transformar atributos de tabelas de dados ou mesmo parágrafos de texto.
Na prática, a IA permite que os varejistas possam encarar seus pontos de vendas – lojas físicas e/ou e-commerces – como uma extensão de sua plataforma de mídia para, dessa forma, poder fazer frente aos seus maiores concorrentes.
Quem são esses maiores concorrentes? Não são os outros varejistas… São as plataformas de streaming e mídias sociais, como Netflix, Instagram, Snapchat e similares, que alcançaram o nível de individualização e conteúdo experimental necessário para que uma plataforma se torne formadora de hábitos – algo em que o varejo ficou para trás.
Mais grave ainda, as compras também estão migrando para essas plataformas. É fácil identificar um item de interesse em uma plataforma, obter recomendações e opiniões de amigos e familiares, comprar o item de sua escolha no mesmo aplicativo e ter toda a experiência personalizada para o indivíduo. Não é coincidência que a Amazon esteja investindo tanto em sua própria plataforma de streaming, a Prime.
Inteligência artificial no varejo: sete casos de uso no mundo real
A Vue.ai é uma solução de automação completa que está redesenhando o futuro do varejo de moda com inteligência artificial.
Seguem, abaixo, a descrição de sete soluções que a empresa desenvolve.
1. Criação de rotulagem de dados
Algoritmos de visão computacional podem identificar automaticamente vários atributos de um produto e marcá-los com precisão. Também podem ser usados para gerar títulos e descrições para o produto, resultando em metadados avançados prontos para SEO que são facilmente pesquisáveis.
Paralelamente, algoritmos de machine learning compreendem a taxonomia de cada produto e usam redes neurais internas para gerar tags.
A digitalização de produtos orientada por reconhecimento de imagem produz mais de 90% de precisão e mais de 20% de conversão por meio de uma melhor pesquisa, navegação e SEO.
2. Estruturação e transformação de dados
Os dados precisam permanecer consistentes em vários produtos, tipos de produtos e marcas – e isso é quase impossível manualmente.
Por exemplo, a marca A pode chamar a cor de um vestido de laranja e a marca B pode chamá-la de pôr do sol tangerina. Ao pesquisar vestidos laranja, o vestido da marca B não será exibido, resultando em baixa capacidade de descoberta. Agora multiplique isso por centenas de milhares de produtos em atributos como tamanho, cor, decote, comprimento do vestido, comprimento da manga, padrão etc.
Se um varejo vende produtos em categorias como moda, eletrônicos e móveis, isso pode ficar ainda mais confuso, gerando resultados de pesquisa irrelevantes que afetam diretamente a receita do mercado.
Algoritmos podem ser usados para identificar e transformar atributos de tabelas de dados ou mesmo parágrafos de texto. Depois de treinados com dados suficientes, os padrões podem ser identificados, e a autossugestão de atributos pode ser usada para digitalizar rapidamente produtos em marcas e categorias. Isso pode ajudar na limpeza, agrupamento, categorização, pesquisa, classificação e filtragem de dados no mercado.
3. Insights de dados para tomar melhores decisões
Os dados que foram criados, rotulados e estruturados agora podem ser analisados para identificar tendências e padrões que podem ajudar a tomar melhores decisões. Com a IA, os varejistas podem criar modelos de dados para obter insights e, por sua vez, construir mecanismos de decisão prescritivos ou preditivos. Isso pode garantir previsão de demanda, permitindo que eles tomem melhores decisões baseadas em dados. Com o tempo, esses modelos preditivos podem aprender a tomar melhores decisões, levando em consideração cada vez mais dados, permitindo que o varejista preveja tendências com precisão e esteja preparado para elas.
4. Descoberta do produto
A descoberta do produto é a primeira e mais importante etapa na jornada do comprador. Um comprador que encontra exatamente o que procura tem muito mais chances de voltar ao mesmo varejista para a próxima compra. Em um site, a descoberta começa com uma pesquisa personalizada. Com dados precisos, consistentes e estruturados, o problema não é mais sobre a relevância dos resultados para a pesquisa, mas sim sobre a relevância dos resultados para cada indivíduo. Em outras palavras, os resultados da pesquisa são personalizados para as preferências de estilo de cada indivíduo?
Por exemplo, dado o termo de pesquisa abaixo “Wine Ralph Lauren Vestido de noite ombro a ombro”, é importante fazer uma distinção clara nos resultados da pesquisa para Becky e Lisa, visto que Becky tem uma afinidade maior com a marca, e Lisa que prefere vestidos que estão mais perto de sua preferência de cor.
Como visto acima, uma pesquisa de personalização de varejo com inteligência artificial pode ajudar a adaptar os resultados da pesquisa, aumentando as afinidades específicas para cada comprador. Cada clique pode ser usado para aprender sobre as preferências do comprador e convergir para uma barra de pesquisa hiper-relevante que entende o cliente.
5. Personalização em tempo real da jornada do comprador
Em 2023, as marcas precisam conhecer o comprador tão bem quanto o comprador conhece a marca. As marcas precisam entender as preferências visuais e o estilo de cada comprador para personalizar as jornadas exclusivamente para cada comprador. As marcas precisam criar um perfil de estilo para cada comprador para personalizar conteúdo, ofertas e produtos em todos os canais. Isso porque não há duas pessoas que olhem para um produto da mesma maneira. Cada comprador tem seu próprio estilo único que influencia sua decisão de escolher um site preferido para fazer compras. É possível colher o perfil de estilo de cada shopper não só pelo histórico de compras, mas por cada clique no site. Com a personalização em tempo real, os varejistas podem entender a intenção do comprador a cada clique e fornecer recomendações personalizadas de produtos com a maior probabilidade de engajamento.
6. Curadoria personalizada
Os compradores atuais não querem página após página de produtos irrelevantes. Em vez disso, estão procurando coleções exclusivas com curadoria especificamente para seus gostos em mente. Eles esperam que os estilistas personalizem todo o visual de acordo com seu próprio perfil de estilo. No entanto, personalizar centenas de looks para cada comprador exigirá todo um exército de estilistas trabalhando duro por dias. Um assistente de estilo de IA pode selecionar looks, quadros de humor, roupas e coleções para cada comprador com base em suas preferências de estilo visual. Cada comprador recebe recomendações de estilo personalizadas para cada produto que procura, aumentando o número de itens no carrinho e, ao mesmo tempo, proporcionando uma ótima experiência a ele.
7. E-mails de abandono de carrinho
Os números são assustadores. Segundo a Finances Online, o valor das mercadorias abandonadas nos carrinhos de compras online em 2021 chegou a US$4 trilhões. Parte dele é recuperável com ações simples, como diminuir o tempo de carregamento, otimizar o site para dispositivos móveis, manter os checkouts curtos e simples, manter todos os preços transparentes e, principalmente, e-mails de recuperação de carrinhos. Quando essa ferramenta é alimentada por IA e recomenda produtos visualmente semelhantes, oferece sugestões de estilo personalizadas e compreende o perfil de estilo visual de cada comprador, pode tornar a recuperação de carrinho um hábito. Ao agregar valor aos compradores, uma abertura pode levar os compradores a abrir todos os e-mails subsequentes, pois o conteúdo é totalmente personalizado. Isso não apenas recupera o carrinho, mas também informa ao comprador que o varejista os entende.
Conclusão
A inteligência artificial no varejo pode ajudar equipes em todo o mundo a melhorar a eficiência em seus fluxos de trabalho. Os processos de automação ajudam as marcas com a criação de dados precisos e a fornecer contexto sobre as necessidades e os comportamentos dos compradores.
Ao obter acesso a esses dados precisos e usá-los em personalização, estilo e marketing personalizado, as marcas podem aproveitar essas informações para selecionar experiências significativas e valiosas para o comprador. Quando o varejo se torna realmente eficiente e experiencial, os clientes podem aproveitar a emoção e a magia de fazer compras em qualquer lugar, a qualquer hora.
Fonte: E-Commerce Brasil
